ISSN 2305-5626. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание. 2013
10
Такая операция взятия минимума называется импликацией [5].
Например, если для переменной “тенденция роста параметра”
1
( ) 0,9
j
X
μ
=
, а для переменной “степень близости параметра к идеа-
лу”
2
( ) 0,8
j
X
μ
=
, то ( ) min[0,9; 0,8].
j
Y
μ
=
Таблица 7
Набор нечетких правил для прогнозирования значения
выходной лингвистической переменной параметра
Y
“прогноз роста”
Термы
для переменной
X
1
Термы для переменной
X
2
Далек от идеала
Приближается
к идеалу
Почти идеал
Низкий
Низкий
Низкий
Низкий
Ниже
среднего
Ниже
среднего
Низкий
Низкий
Средний
Средний
Ниже
среднего
Низкий
Выше
среднего
Выше
среднего
Средний
Низкий
Высокий
Высокий
Средний
Низкий
Операция импликации означает «срезание» функции принадлеж-
ности
) (
Y
j
μ
. Смысл этой операции пояснен на рис. 3,
а
(результат
операции — фигура, выделенная заливкой).
Если множество термов
L
является размытым, то результатом
нечеткого логического вывода может быть несколько термов
( )
j
Y
μ
выходной переменной. В этом случае наряду с операцией
импликации для каждого значения
( )
j
Y
μ
необходимо провести
операцию агрегирования (объединения) нечеткого множества
1
2
( ) [ ( ),
( ), ...,
( )],
n
Y
Y Y
Y
μ
μ
μ
μ
=
которая обычно реализуется опе-
рацией взятия максимума [5]. Иллюстрацией этой операции для
трех нечетких множеств служит рис. 3,
б
(результат операции —
фигура, выделенная заливкой).
На последнем этапе необходимо осуществить переход от нечет-
ких значений выходной величины
Y
значения прогноза определяю-
щего параметра к четкому числовому значению. Эта операция назы-
вается дефаззификацией (устранением нечеткости). Наиболее часто
применяется дефаззификация по методу центра тяжести [5]. При
этом четкое значение определяется как проекция центра тяжести фи-
гуры, ограниченной функциями принадлежности выходной перемен-
ной с допустимыми значениями, по формуле
1,2,3,4,5,6,7,8,9 11,12,13,14,15,16,17,18